どんな課題に対応しますか？

以下のような課題をお持ちのお客さまにおすすめいたします。データを見て、どこに問題があるのかわからない業務上の判断や改善提案に、分析結果を活かしてほしいＡＩの分析結果をそのまま信じず、根拠を確かめる力を養ってほしい

導入で何が変わりますか？

本研修の受講により、以下を目指します。 ①数字を根拠に課題の原因を考え、仮説を立てられる ②目的に応じたデータを選び、傾向や違いを読み取れる ③根拠にもとづき課題の優先順位を決め、改善策を検討できる ④結論と提案を、事実をもとにわかりやすく伝えられる

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（新入社員・新社会人向け）データ分析研修～数字を根拠とした意思決定

Q: 対象は？

主な対象は以下の方です。 ・新入社員、新社会人の方 ・データや数字を扱う業務を担当する予定の方 ・定量データを活用した報告、提案を行う予定の方

Q: どんな課題に対応しますか？

以下のような課題をお持ちのお客さまにおすすめいたします。 データを見て、どこに問題があるのかわからない 業務上の判断や改善提案に、分析結果を活かしてほしい ＡＩの分析結果をそのまま信じず、根拠を確かめる力を養ってほしい

思い込みに頼らず、事実から課題を見極め、次の一手を導き出す

No. 6960028 9906141

26/11/10 更新

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研修内容・特徴
お悩み・ニーズ
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対象者

新入社員

・新入社員、新社会人の方
・データや数字を扱う業務を担当する予定の方
・定量データを活用した報告、提案を行う予定の方

よくあるお悩み・ニーズ

データを見て、どこに問題があるのかわからない
業務上の判断や改善提案に、分析結果を活かしてほしい
ＡＩの分析結果をそのまま信じず、根拠を確かめる力を養ってほしい

研修内容・特徴outline・feature

本研修では、仮説構築からデータ検証、原因分析、改善提案までのデータ分析の流れを段階をふみながら学びます。イベント満足度の改善を題材にしたワークを通して、限られた情報から必要なデータを選択し数字を根拠に判断するプロセスを体験します。仮説を立てるだけではなく、実際にデータを分析しながら仮説の妥当性を確認するため、数字をもとに考え、判断するための基本的な考え方が身につく内容です。

到達目標goal

①数字を根拠に課題の原因を考え、仮説を立てられる
②目的に応じたデータを選び、傾向や違いを読み取れる
③根拠にもとづき課題の優先順位を決め、改善策を検討できる
④結論と提案を、事実をもとにわかりやすく伝えられる

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．仕事で求められるデータ分析力（１）日々の業務で扱う数字から、課題を把握する（２）思い込みだけで原因を判断することのリスク（３）原因を多面的に考える視点（４）事実と推測を区別しながら原因を検証するデータリテラシー（５）データ分析に必要なスキル ①仮説構築力　②読解力　③判断力　④構成力【ワーク①】親子向け防災イベントの満足度が低下している要因を考える	講義ワーク
	２．データ分析の進め方（１）分析の目的と明らかにしたい課題を整理する（２）複数の仮説を立て、優先的に検証すべき仮説を見極める（３）仮説を検証するために必要なデータを考える（４）比較を通じて傾向や違いを発見し、課題の原因を絞り込む【ワーク②】満足度向上に向け、優先的に検証すべき仮説とデータを整理する	講義ワーク
	３．データを正しく読み取る（１）代表値からデータの全体像を捉える（２）ばらつきから違いを読み取る（３）標準偏差の考え方を理解する（４）相関関係と因果関係の違いを理解する（５）グラフやアンケート結果から傾向を把握する【ワーク③】アンケート結果から満足度への影響要因を分析する	講義ワーク
	４．データを活用して判断する（１）分析結果から真の課題を特定する（２）複数の根拠を整理し、課題の優先順位を明確にする（３）効果と実現性をふまえて改善策を検討する（４）ＡＩによる分析結果の根拠や妥当性を確認する視点を持つ【ワーク④】限られた条件の中で、来年度の優先改善策を検討する	講義ワーク
	５．数字を使って伝える（１）分析結果から伝えるべきポイントを整理する（２）結論と根拠をわかりやすく構成する（３）意思決定につながる根拠として数字を活用する（４）相手が行動や判断につなげやすい報告・提案にまとめる【ワーク⑤】改善策を選定した根拠を数字で示し、提案内容を説明する	講義ワーク
	６．まとめ【ワーク】データ分析の流れをふまえ、配属後の業務活用法を考える	ワーク

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企画者コメントcomment

社会人として仕事を始めると、指示された仕事を正確に進めるだけでなく、数字をもとに状況を捉え、自分で考えて判断する力が求められます。目の前の事柄や思い込みだけで原因を決めてしまうと、課題の見落としや的外れな提案につながりかねません。ＡＩが分析までしてくれる時代だからこそ、結果をそのまま受け入れず、根拠を確かめながら自分の頭で考えられるビジネスパーソンに成長してほしいという想いから、本研修を開発しました。

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	内容	手法
	１．仕事で求められるデータ分析力（１）日々の業務で扱う数字から、課題を把握する（２）思い込みだけで原因を判断することのリスク（３）原因を多面的に考える視点（４）事実と推測を区別しながら原因を検証するデータリテラシー（５）データ分析に必要なスキル ①仮説構築力　②読解力　③判断力　④構成力【ワーク①】親子向け防災イベントの満足度が低下している要因を考える	講義ワーク
	２．データ分析の進め方（１）分析の目的と明らかにしたい課題を整理する（２）複数の仮説を立て、優先的に検証すべき仮説を見極める（３）仮説を検証するために必要なデータを考える（４）比較を通じて傾向や違いを発見し、課題の原因を絞り込む【ワーク②】満足度向上に向け、優先的に検証すべき仮説とデータを整理する	講義ワーク
	３．データを正しく読み取る（１）代表値からデータの全体像を捉える（２）ばらつきから違いを読み取る（３）標準偏差の考え方を理解する（４）相関関係と因果関係の違いを理解する（５）グラフやアンケート結果から傾向を把握する【ワーク③】アンケート結果から満足度への影響要因を分析する	講義ワーク
	４．データを活用して判断する（１）分析結果から真の課題を特定する（２）複数の根拠を整理し、課題の優先順位を明確にする（３）効果と実現性をふまえて改善策を検討する（４）ＡＩによる分析結果の根拠や妥当性を確認する視点を持つ【ワーク④】限られた条件の中で、来年度の優先改善策を検討する	講義ワーク
	５．数字を使って伝える（１）分析結果から伝えるべきポイントを整理する（２）結論と根拠をわかりやすく構成する（３）意思決定につながる根拠として数字を活用する（４）相手が行動や判断につなげやすい報告・提案にまとめる【ワーク⑤】改善策を選定した根拠を数字で示し、提案内容を説明する	講義ワーク
	６．まとめ【ワーク】データ分析の流れをふまえ、配属後の業務活用法を考える	ワーク

（新入社員・新社会人向け）データ分析研修～数字を根拠とした意思決定

対象者

よくあるお悩み・ニーズ

研修内容・特徴outline・feature

到達目標goal

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